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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利模型训练、音频处理方法、装置、设备、存储介质及程序获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114512136B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2023-09-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210269922.7，技术领域涉及：G10L17/22；该发明授权模型训练、音频处理方法、装置、设备、存储介质及程序是由陈立;邹赛赛;许楠设计研发完成，并于2022-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练、音频处理方法、装置、设备、存储介质及程序在说明书摘要公布了：本公开提供了模型训练、音频处理方法、装置、设备、存储介质及程序，涉及人工智能领域，尤其涉及语音交互、自然语言处理、深度学习技术。具体实现方案为：获取第一训练样本，第一训练样本包括：第一纯净唤醒音频和第一回声唤醒音频；通过待训练的回声消除模型对第一回声唤醒音频进行回声消除处理，得到第一预测唤醒音频；根据第一预测唤醒音频和第一纯净唤醒音频，对回声消除模型的模型参数进行更新，更新的目标为：唤醒识别模型对第一预测唤醒音频的唤醒识别结果趋近于对第一纯净唤醒音频的唤醒识别结果。通过上述训练过程，提升了回声消除模型输出的音频能够被唤醒识别模型准确识别的概率，因此，能够提高回声场景下的电子设备的唤醒成功率。

本发明授权模型训练、音频处理方法、装置、设备、存储介质及程序在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，包括：获取第一训练样本，所述第一训练样本包括：第一纯净唤醒音频和第一回声唤醒音频，所述第一回声唤醒音频是通过对所述第一纯净唤醒音频添加回声得到的；通过待训练的回声消除模型对所述第一回声唤醒音频进行回声消除处理，得到第一预测唤醒音频；通过训练好的唤醒识别模型对所述第一预测唤醒音频进行特征提取处理，得到第一音频特征，并对所述第一音频特征进行唤醒识别处理，得到第一唤醒识别结果；通过训练好的唤醒识别模型对所述第一纯净唤醒音频进行特征提取处理，得到第二音频特征，并对所述第二音频特征进行唤醒识别处理，得到第二唤醒识别结果；根据所述第一唤醒识别结果和所述第二唤醒识别结果，确定识别结果损失函数；所述识别结果损失函数用于指示所述第一唤醒识别结果和所述第二唤醒识别结果之间的差异；根据所述第一音频特征和所述第二音频特征，确定特征损失函数；所述特征损失函数用于指示所述第一音频特征和所述第二音频特征之间的差异；根据所述识别结果损失函数和所述特征损失函数，确定第一损失函数；根据所述第一损失函数，对所述回声消除模型的模型参数进行更新，所述更新的目标为：所述唤醒识别模型对所述第一预测唤醒音频的唤醒识别结果趋近于对所述第一纯净唤醒音频的唤醒识别结果。

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